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MATLAB中 A*Exp(B*x)是什么意思??

a= 0.0208 b= 0.9515 c= 1.0649 d= -2.1877 当x=1.64时,y=0.1287

a*exp(b*x)即a×e^(bx)=ae^(bx) 说明:*代表四则运算的“×”;exp(x)代表了e^x,其中e为自然底数。

对于还有年份的拟合问题,应按序列向量来处理,这样拟合的结果是有效的。即 x=[2009 2010 2011 2012 2013] 应改写为 x=1;5; %2009-2013年 具体实施代码如下 x=1;5; y=[74.08 87.42 94.39 113.08 139.65]; fun=@(a,x)[a(1).*exp(a(2)*x)+a(3).*...

function res = user_fit(x,y) % 功能:拟合y = a*exp(b*x)+c % 输入:x,y 待拟合数据 % 输出:系数 a,b,c f = @(a,x) a(1).*exp(a(2)*x) + a(3); % 拟合形式,数组a即代表[a,b,c] a0 = [1,1,1]; % 假设初始值 res = lsqcurvefit(f,a0,x,y); % ...

可以通过下列代码来实现: x=[。。。。。。]; y=[。。。。。。]; fun=@(a,x)[a(1)+a(2).*exp(a(3).*x)+a(4).*exp(a(5).*x)]; x0=rand(1,5); [a,resnorm,residual,exitflag]=lsqcurvefit(fun,x0,x,y) e=a(5),d=a(4),c=a(3),b=a(2),a=a(1)

对于这类作图问题,只能通过循环语句来完成。 for a=-5:1:5 for b=-0.1:0.1:0.1 。。。。。。 end end 程序运行结果 如有问题,可以进一步私聊。

clc;clear x=;%自己给数据 y=;%自己给数据 p=polyfit(x,log(y),1); b=p(1); a=p(2); yfit=a*exp(b*x); plot(x,y,'r-.') plot(x,yfit,'b-.') legend('拟合前','拟合后')

y = (c/b)*(((x-a)/b).^(c-1)).*exp(-((x-a)/b).^c); 试试改成这句

T=293.15:5:323.15; k=[23.6,27.2,31,35.1,39.4,43.9,48.7]; fun = @(x,t) x(1).*exp(-x(2)./(t-x(3)));[x,r] = nlinfit(T,k,fun,[1,1,293]);plot(T,k,'*')hold onplot(T,fun(x,T))

目前没想到什么好方法,仅做参考: 最大似然法: 令f(x,y | a,b)=y-a/(1+(a/60.2-1)*exp(-b*x)),令(x_i, y_i)为一个样本点。 那么均方误差E(a,b)=sum_{i=1}^n { (f(x_i, y_i | a, b)^2 }。 令grad(E)=0,求得最优的a和b。 可以查一查偏微分方程...

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